[Day6] Scikit Learn으로 인공지능을 구현해 보자

Scikit Learn은 파이썬에서 데이터 분석을 위해 만들어진 툴이다. 배경을 좀 알아보니 구글 출신 엔지니어가 만들기 시작한 프로젝트이고, 지금 버전이 0.23이라고해서 베타 버전 아니야? 라고 생각할 수 있지만 매우 안정적이니 마음 놓고 써도 된다고 한다.

1. Scikit Learn에서 기본적으로 데이터 분석을 연습해 보라고? 제공하는 데이터들이 그 데이터 셋에 대해서는 다음 링크를 참조하면 된다.

https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html

7. Dataset loading utilities — scikit-learn 0.23.2 documentation

2. 데이터 분석 알고리즘 또한 Scikit Learn에서 제공하고 있는데, 의사결정 나무 (Decision Tree)를 사용하기 전에 다음 글을 미리 읽어보면 이해하는데 도움이 된다. (전에 세미나로 오셨던 분의 ratsgo's blog이다.)

https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/03/26/tree/

의사결정나무(Decision Tree) · ratsgo's blog

3. 의사결정 나무(!)에서 한단계 더 진보한 랜덤 포레스트 (Random Forest)에 대해서는 다음 글을 참고해 보자.

https://medium.com/@deepvalidation/title-3b0e263605de

군중은 똑똑하다 — Random Forest

4. 인공지능을 조금 공부해 본 사람이라면 한번쯤 들어봤을 법만한  SVM (Support Vector Machine)에 대해서도 알아보자.

https://excelsior-cjh.tistory.com/66?category=918734

Support Vector Machine (SVM, 서포트 벡터 머신)

5. Scikit Learn에서는 Stochastic Gradient Descent도 제공하고 있다.

https://scikit-learn.org/stable/modules/sgd.html

1.5. Stochastic Gradient Descent — scikit-learn 0.23.2 documentation

6. 인공지능을 공부하는데 있어서 통계에 대한 배경지식이 참 중요하다는 얘기를 들었는데, 기초를 다지려면 정말 필요한 것 같다. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)에 대해서 모른다면 이글을 한번 읽어 보자~

http://hleecaster.com/ml-logistic-regression-concept/

로지스틱회귀(Logistic Regression) 쉽게 이해하기 - 아무튼 워라밸

7. What is Confusion Matrix and Advanced Classification Metrics?

https://manisha-sirsat.blogspot.com/2019/04/confusion-matrix.html

Confusion Matrix

8. 마지막으로 선형대수 등 수학적인 컨셉을 애니메이션으로 잘~ 설명해 주는 아주 유용한 유튜브 채널이 있어서 소개한다. 급우들이 보면 좋다고 하도 추천을 해서...

https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw

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